2021 年 4 月，鋼鐵股一個月漲 36%、航運 33%、電器電纜 31%，同一個月觀光和文創是負的。那種時候你會覺得選股不重要，選對產業就好。2026 年 7 月半導體和電子零組件一個月跌兩成，8 月又各漲一成半，感覺也一樣。
這篇把「產業」這件事量清楚：領先的產業會不會延續、個股的報酬有多少是產業給的、選股訊號拿掉產業之後還剩多少、以及把產業資訊餵給模型，Day 15 那把尺會不會動。
產業用公開資訊觀測站月營收表的分類，逐月 point-in-time：每檔股票在每個月用它當月申報的產業，下市之後標籤自然消失，不用今天的名單去套過去。2011 年之前月營收表的電子股只有一個「電子工業」，2013 年 2 月上市櫃的分類才完全一致，所以從 2013 年起算，34 個產業、目前有標籤的 1,975 檔。水泥、造紙、玻璃、農業科技四個成分不到 10 檔，產業層級的測試只用剩下 30 個。
產業指數是成分股的等權日報酬，成分逐月更新。個股層級的測試沿用 Day 12 的每週抽樣日和 20 日報酬。
每個月把 30 個產業按過去 L 個月的報酬排名，看之後 1 個月和 3 個月的排名還對不對得上。161 個月：
過去幾個月的排名 產業間排名相關 前五減後五（每月） 為正的月份 前五名下個月還在前五名
1 個月 0.046 +0.39% 54% 22%
3 個月 0.052 +0.76% 59% 23%
6 個月 0.059 +0.65% 61% 24%
12 個月 0.064 +0.66% 56% 24%
隨機 0 0 50% 17%
排名相關 0.05 到 0.06，t 值 2 到 3——統計上是有的，不是幻覺。但它能換到的錢是：買過去三個月最強的五個產業、放空最弱的五個，每個月多賺 0.76%，六成的月份為正。這個月前五名的產業，下個月還在前五名的機率 23%，隨機是 17%。
換個角度看更清楚。每年 12 個月冠軍平均由 8.1 個不同的產業拿走，最少 5 個、最多 10 個；相鄰兩個月的產業排名自相關只有 +0.017。年度冠軍也每年換人：2014 文創、2015 紡織、2016 鋼鐵、2017 半導體、2018 資訊服務、2019 運動休閒、2020 半導體、2021 航運（+99%）、2022 觀光餐旅、2023 資訊服務、2024 其他電子、2025 電子零組件、2026 到目前半導體。
輪動是真的，只是它的形狀是「每個月換一批、上個月的贏家有一點點慣性」，不是「抓到主流產業坐一年」。十三年拉長看差距倒是很大——半導體累積 +1,356%、貿易百貨 −13%、中位數 +304%——但那是事後看，事前的排名相關就是那個 0.05。
每週把所有流動股之後 20 日的報酬，對產業做一次「組內平均」的解釋：R² 就是產業能解釋的比例。
全期平均 12%，中位 10%。隔日報酬 10%、之後 250 日報酬 11%，不管看多長都差不多。逐年在 8%（2017）到 16%（2021）之間。
也就是說，同一天兩檔股票之後一個月的報酬差多少，九成跟它們各自是什麼產業無關。產業真正主宰個股的時候是少數的極端週：2021 年 4 月 7 日那週 40%——鋼鐵航運那一波；2026 年 7 月 3 日 31%——半導體那一跌。665 週裡只有 19 週超過 25%，其中 8 週在 2021 年。
Day 13 那個等權六因子分數，跟六個特徵各自，用兩種方式算 IC：全市場排名（原本的），和先在產業內排名再跟報酬算——後者等於把「挑產業」的成分拿掉，只剩「產業內挑股票」。第三欄把個股分數平均成產業分數，看同一個特徵能不能挑產業：
全市場 IC 產業內 IC 產業層級 IC
六因子分數 0.098 0.086 +0.020
低波動 0.069 0.066 −0.041
距 52 週高點 0.051 0.040 +0.042
殖利率 0.069 0.056 +0.028
E/P 0.046 0.035 +0.020
營收加速度 0.040 0.035 +0.052
短期反轉 0.022 0.023 −0.045
三件事。
**六個特徵都是個股層級的訊號。**分數的 IC 從 0.098 掉到 0.086，少一成多，六個特徵沒有一個中性化之後歸零。這跟上一段一致：產業只占一成，訊號的九成也在產業之外。
**同一個特徵拿去挑產業，方向會反過來。**短期反轉在個股層級是反轉（跌多會彈，+0.022），在產業層級是動能（−0.045，過去 20 天跌的產業之後繼續跌）。低波動在個股層級是正的，在產業層級是負的——波動低的產業之後跑輸，這是產業動能的另一面：安靜的產業就是沒人在買的產業。
**營收加速度是最好的產業訊號。**產業層級 IC +0.052，六個裡最高。整個產業的營收在加速，那個產業之後 20 天會贏——跟看價格動能（產業排名相關 0.05）差不多，但它來自營收，不是價格，兩個可以疊。
六因子分數在每個產業內部的 IC（那週產業內流動股至少 15 檔才算，累計 300 週以上才列）：
電子通路業 0.168 勝率 71% 37 檔
航運業 0.130 68% 34 檔
建材營造 0.114 72% 88 檔
化學工業 0.114 65% 42 檔
鋼鐵工業 0.113 64% 48 檔
……
金融 0.078 62% 41 檔
電機機械 0.072 60% 100 檔
半導體業 0.067 63% 206 檔
十七個產業全部為正，勝率 60% 到 72%，這個分數不是靠某一兩個產業撐的。差別在幅度：電子通路、航運、建材這些傳統或景氣循環產業裡 IC 0.11 到 0.17，價值和低波動在那裡管用；半導體 0.067 墊底，勝率 63%。半導體有 206 檔，跟電子零組件並列最大的兩個產業，也是這幾年報酬最集中的地方，它的排序邏輯——技術、客戶、產能——六個特徵裡沒有一個看得到。
論文的方向之一是「依不同類股分開回測」。這張圖的答案是：分開看確實不一樣，但方向一致、只是強弱有別，不需要為每個產業各訓練一個模型，把產業當成一個特徵給模型看就夠了。下一段驗證這件事。
Day 15 的尺：LightGBM＋大盤狀態、walk-forward、留出期 2020 到 2026。加產業資訊，四種加法加一種替換：
留出期 IC ICIR 勝率 逐週對決基準
LightGBM + 狀態（基準） 0.140 0.93 83% —
＋產業動能（產業指數 20/60 日） 0.142 0.96 84% 52%
只用產業內百分位（替換） 0.126 1.14 88% 41%
全市場 + 產業內百分位（兩套都給） 0.143 0.99 86% 59%
＋產業類別（LightGBM categorical） 0.141 1.00 86% 55%
＋全部 0.143 1.01 88% 58%
三個結果。
**產業資訊讓尺動了，Day 16 的美股沒做到。**IC 0.140 到 0.143，ICIR 0.93 到 1.01，逐週對決贏 58% 到 59%。幅度不大，但這是尺定下來之後第一個過關的東西。
**中性化不能替換，只能補充。**把 48 個特徵全部改成產業內百分位，IC 掉到 0.126，只贏基準 41% 的週——訊號裡那 12% 的產業成分被丟掉了。但它的 ICIR 1.14 全場最高、88% 的週為正：拿掉產業曝險之後，模型的成績更穩，只是比較低。兩套排名都給模型，它自己會挑，0.143。
**加了產業，預測在產業內的排序沒有變好。**把每個變體的預測值在產業內排名再算 IC，全部在 0.125 到 0.127。多出來的 0.003 是模型多學會了一點「挑產業」，產業內挑股票的能力沒有變。
**輪動是真的，但很小。**過去三個月最強的五個產業對最弱的五個，之後每月多賺 0.76%、六成月份為正；前五名下個月留在前五名的機率 23%，隨機 17%。每年的月冠軍平均由 8 個產業輪流拿。
**個股報酬只有一成來自產業。**每週橫斷面 R² 平均 12%，2021 年 4 月鋼鐵航運那週 40%、2026 年 7 月半導體那週 31%，其他時候都在一成上下。
**選股訊號拿掉產業剩八成八。**六因子分數 0.098 到 0.086，六個特徵沒有一個消失。同一個特徵換到產業層級會變方向：個股反轉、產業動能；營收加速度是最好的產業訊號。
**半導體最不聽話。**分數在 17 個產業全部為正，電子通路 0.168、半導體 0.067；不需要分產業建模，把產業當特徵給模型就好。
**尺動了。**加產業資訊 IC 0.140 到 0.143、ICIR 0.93 到 1.01、贏基準 58% 的週。0.143 是新的要贏的數字。
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